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l_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH
ered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json
性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用(OP-based),即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language(AscendCL)调用一个或几个亲和算子组合的形式,代替原有GPU的实现方式,具体逻辑模型参考此处。
上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。
Code打开后未进行远程连接 若本地为Linux系统,见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一:检查VS Code网络是否正常。在VS Code插件市场上搜索ModelArts-HuaweiCloud,若显示如
kubernetes.io/hostname containers: - image: bert_pretrain_mindspore:v1 # 镜像地址,Training framework image, which can be
use_exllama=False) 加载要量化的模型,并将gptq_config传递给from_pretrained()方法。 quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", quanti
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
如何将多个物体检测的数据集合并成一个数据集? 可以在OBS桶中创建一个父级目录,目录下面设置不同的文件夹,将多个数据集分别导出到这些文件夹里面,最后用父目录创数据集即可。 登录ModelArts管理控制台,选择“数据管理>数据集”进入数据集概览页,单击右上角“导出”,将对应的数据
使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? Schema信息表示表格的列名和对应类型,需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头,需要开启“导入是否包含表头”开关,系统会导入文件的第一行(表头)作为列名,无需再手动修改Schema信息。 若您的
上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。
用途 “obs://test-modelarts/mpi/demo-code/” 用于存储MPI启动脚本与训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/mpi/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 准备脚本文件并上传至OBS中 准备本案例所需的MPI启动脚本run_mpi
py存放在xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools目录中,脚本具体内容如下。xxx-Ascend请根据实际目录替换。 #进入ModelLink目录: cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink
4。 对于GQA,key的shape是 [B, N2, S2, D],其中 N2 ≤ 2048,并且N1是N2的正整数倍。 不满足以上场景,则不能实现NPU_Flash_Attn功能。 父主题: 训练脚本说明
必填。加载上一步预训练后保存的权重文件。 请根据实际规划修改。 TRAIN_ITERS 300 必填。表示训练周期,必须大于上次保存训练的周期次数。 RUN_TYPE retrain 必填。训练脚本类型,retrain表示断点续训练。 在AscendSpeed代码目录下执行断点续训练脚本。 单机启动
如果训练启动脚本用的是py文件,例如“train.py”,则启动命令如下所示。 python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/train.py 如果训练启动脚本用的是sh文件,例如“main.sh”,则启动命令如下所示。 bash ${MA_JOB_DIR}/demo-code/main.sh
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ,比如依赖包的变化,方便用户感知镜像能力的差异,减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3